也就是説，以後 FSD 相對於競品的成長速度會快上更多。

特斯拉的 WO2024/039866A1 專利介紹了一種實時車隊學習系統，這可能會成為自動駕駛技術的遊戲規則改變者。

✅ 關鍵技術元素
▫️ 實時數據收集、傳輸和處理
▫️ 直接從車輛或通過網絡服務間接共享經驗
▫️ 動態環境適應

🔄 詳細系統操作過程

1️⃣ 數據收集和傳輸 (圖 4A)

  • 車輛隊列 (102) 通過視覺系統收集實際駕駛數據
  • 收集的數據傳輸到網絡服務 (110) 和仿真內容服務 (122)
  • 網絡服務 (110) 存儲並初步處理車輛數據

2️⃣ 仿真數據生成 (圖 4B)

  • 仿真內容服務 (122) 基於實際數據創建場景
  • 生成包括各種環境條件和風險情況的仿真內容
  • 生成的仿真數據傳送到網絡服務 (110)

3️⃣ 數據融合和模型學習 (圖 4C)

  • 網絡服務 (110) 將實際車輛數據與仿真數據融合
  • 機器學習模型在綜合數據集上進行訓練
  • 規劃組件 (212) 生成改進的自動駕駛模型

4️⃣ 改進模型的部署和應用

  • 新學習的模型部署到特斯拉車輛隊列 (102)
  • 每輛車應用新模型以增強自動駕駛性能
  • 在實時駕駛過程中持續進行數據收集和反饋

這一循環過程使特斯拉的 FSD 持續進化，每輛特斯拉汽車都成為集體智能的一部分。

該系統的核心優勢在於創建一個良性循環：“更多車輛 = 更快學習 = 更安全駕駛”。

✅ 優勢和前景
▫️ 通過實時軌跡優化顯著提高安全性
▫️ 通過車輛-網絡經驗共享加速學習
▫️ 提高處理不可預測情況的能力
▫️ 通過精確執行器控制實現平穩和穩定的駕駛

🚀 潛在影響
1️⃣ 安全增強：通過集體學習更快地識別和應對危險情況
2️⃣ 性能提升：通過持續實時優化和精確執行器控制實現更平穩和更高效的駕駛
3️⃣ 市場份額擴展：由於優越的性能增加客户偏好
4️⃣ 擴大技術差距：有機會進一步擴大與競爭對手的技術差距

總之，這項專利可能是特斯拉在自動駕駛市場中實現“贏家通吃”局面的關鍵技術。

via 常巖CY的微博